Maestría en Análisis de Datos

General

Descripción del programa

Visión de conjunto

Este curso es adecuado para numerar graduados en muchas disciplinas. Los graduados no informáticos son elegibles.

Los datos están en todas partes. Con el avance en la tecnología digital y de computación, nuestra capacidad de recopilar y almacenar información ha crecido exponencialmente. Pero también nuestra capacidad para analizarlo e interpretarlo. Con esta maestría, desarrollará las habilidades y técnicas analíticas para desbloquear los secretos de los grandes datos, información que puede usarse para resolver problemas complejos e impulsar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.

Estudiarás tres unidades centrales. La unidad de estadísticas y visualización computacional lo pondrá al día con las técnicas estadísticas y el software que necesitará. En la unidad de Business Intelligence, aprenderá cómo usar ese software con datos comerciales de la vida real. Entonces estará listo para su Proyecto de análisis de datos, una tarea de extremo a extremo que cubre todas las bases que encontrará en el lugar de trabajo.

A lo largo de todo esto, aprenderá del personal profesional con experiencia relevante en la industria. No solo respaldarán su aprendizaje, sino que también le brindarán información práctica sobre el mundo del trabajo.

Se trata de convertirte en un experto. El resto depende de usted. Con conocimientos especializados y habilidades técnicas que son valiosas en una amplia gama de empresas y sectores, estará en una buena posición para tener éxito en esta industria de alto crecimiento.

Préstamos no probados de hasta un máximo de £ 10,000 estarán disponibles para estudiantes de maestría de posgrado.

Características y Beneficios

  • Excelentes instalaciones: el Departamento cuenta con una amplia gama de equipos en nuestros propios laboratorios especializados, junto con el apoyo de nuestro personal técnico dedicado.
  • Investigación de vanguardia: nuestra investigación está clasificada como 'internacionalmente excelente', y algunas clasificadas como 'líderes mundiales' en el Marco de excelencia de investigación (REF) de 2014.
  • Excelentes estándares: reconocida por nuestra experiencia, la escuela es miembro de Oracle Academy y socio académico del Instituto de Profesionales de Seguridad de la Información (IISP).
  • Enfoque profesional: como Academia de la Asociación de la Industria de Tecnología Informática (CompTIA), entregamos su programa de socios que proporciona un Pathway a los estudiantes hacia una carrera de TI gratificante y de alto crecimiento.
  • Sector tecnológico próspero: estar en Manchester pone el mayor sector creativo y de tecnología digital fuera de la capital a nuestras puertas.
  • Ciudad digital: Manchester aspira a ser una de las 20 ciudades digitales más importantes del mundo para 2020 y ha invertido £ 350 millones en su infraestructura digital y tecnológica para apoyar el crecimiento.
  • Premio Athena SWAN: Manchester Metropolitan University compromiso de la Manchester Metropolitan University de promover y promover la igualdad de género en los temas de STEM ha sido reconocido con un premio Bronce Athena SWAN.

Acreditaciones, Premios y Endosos

Aprobación
  • El Departamento de Computación y Matemáticas es un afiliado educativo de la Sociedad Británica de Computación, el Instituto Chartered para TI.
  • El Departamento de Computación y Matemáticas es una Academia CompTIA autorizada.
  • El Departamento de Computación y Matemáticas es miembro de la Academia Oracle.
Acreditacion
  • Este título ha sido acreditado por BCS, The Chartered Institute for IT en nombre del Consejo de Ingeniería.
  • El Departamento de Computación y Matemáticas es un socio académico del Instituto de Seguridad de la Información.

Perspectivas de carrera

En este momento, según McKinsey

Las habilidades avanzadas y la comprensión que desarrollará en nuestro curso de maestría pueden llevarlo a roles de análisis de datos en una variedad de industrias, tanto en el sector público como en el privado. Puede solicitar trabajos como analista de datos SQL, analista de calidad de datos, analista de datos de información, analista de inteligencia empresarial y analista de datos estadísticos, por nombrar algunos.

Tendrá el apoyo especializado de nuestro servicio de carreras desde el primer día y durante tres años después de que nos deje. Entre los servicios disponibles a través del Departamento de Computación y Matemáticas y el Servicio de Carrera de la Universidad, tendrá acceso a todo, desde eventos de empleadores y feria de carreras hasta talleres de habilidades de empleabilidad y asesores dedicados.

Acreditación profesional

La escuela es una filial educativa de la British Computing Society, el Chartered Institute for IT en el Reino Unido (BCS), miembro de la Academia Oracle y una Academia para la Asociación de la Industria de Tecnología Informática (CompTIA). Muchos de los programas de grado de la escuela están acreditados por BCS.

La Escuela también es un socio académico del Instituto de Profesionales de Seguridad de la Información que reconoce nuestra experiencia en el campo de la información y la ciberseguridad. Los cursos de grado en Matemáticas están aprobados por el Instituto de Matemáticas y sus Aplicaciones.

Requisitos de entrada

Abierto a graduados no informáticos con al menos un título de honor de segunda clase en un STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas) o una disciplina numérica, o para solicitantes con una buena calificación de STEM de subgrado y experiencia laboral relevante sustancial en un área estrechamente relacionada.

Los solicitantes en el extranjero requerirán IELTS con una puntuación general de 6.5 con nada menos que 5.5 en cualquier categoría, o una calificación equivalente en inglés aceptada.

Los cursos de inglés previos a la sesión están disponibles para ayudarlo a cumplir con los requisitos del idioma inglés.

detalles del curso

Estudiarás tres temas centrales, que incluyen inteligencia empresarial y estadísticas y visualización computacionales, así como un proyecto de maestría en profundidad. También tomará dos unidades opcionales, lo que le permitirá adaptar su curso a sus intereses, con temas como modelado y análisis de datos y ética, seguridad y sostenibilidad.

Año 1

Núcleo

  • Estadística computacional y visualización
  • Inteligencia de Negocio
  • Proyecto de análisis de datos

Opciones

  • Elija dos de los siguientes:
    • Modelado y análisis de datos, luego ética, seguridad y sostenibilidad
    • Análisis y modelado de datos y luego Business Analytics
    • Analítica financiera y luego Programación exploratoria
    • Gestión de datos y aprendizaje automático
Unidades centrales

Estadística computacional y visualización

Un curso intensivo en análisis de datos principalmente para graduados no matemáticos / estadísticos. Cubre los fundamentos de estadística descriptiva, probabilidad y aplicaciones.

La visualización es un tema central y se incorpora en las tres secciones de contenido.

  • Visualización de datos [20%] - Métodos de muestreo. Representación de datos: gráficos circulares y de barras; gráfico de dispersión; histogramas curvas de frecuencia acumulativas (relativas); diagramas de puntos; diagramas de caja de bigotes, exhibiciones de tallo y hojas. Medidas de tendencia central y variabilidad para la muestra y datos agrupados. Aspectos psicológicos.
  • Probabilidad [30%] - Definiciones y leyes fundamentales; técnicas de conteo; la probabilidad condicional; Teorema de Bayes; el concepto de una distribución de probabilidad discreta; expectativas y varianza; algunas distribuciones discretas estándar; Geométrico, Binomial, Poisson. El concepto de una distribución continua; la distribución y propiedades normales; uso de tablas normales. Distribuciones de probabilidad continua y sus propiedades; Expectativa y varianza. Algunas distribuciones continuas estándar; distribuciones normales y relacionadas.
  • Aplicaciones estadísticas [50%] - El concepto de distribución de muestreo; estimación de punto e intervalo; evaluación de la hipótesis; Errores de tipo I y tipo II; valores de p; determinación del tamaño de la muestra; intervalos de confianza y pruebas de significación para medias y proporciones; muestras individuales, pareadas y no pareadas; Normal y pruebas t. Prueba F Trama de probabilidad normal. Introducción al análisis de varianza unidireccional. Prueba de Hartley, prueba de Bartlett. Intervalos de confianza para medias de tratamiento y diferencias entre medias de tratamiento. Introducción a la regresión lineal simple. Mesa ANOVA. Intervalos de confianza e intervalos de predicción. Correlación y correlación de rango. Chi-cuadrado como prueba de asociación y como prueba de ajuste del modelo. Pruebas no paramétricas (prueba de rango con signo de Wilcoxon, prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon, prueba de Kruskal-Wallis y prueba de Friedmann).

Inteligencia empresarial (con SAS)

Business Intelligence es visto como las herramientas / sistemas que juegan un papel clave en el proceso de planificación estratégica de una organización. Estas herramientas / sistemas utilizan métodos estadísticos para permitir la recopilación, almacenamiento, acceso y análisis de datos para ayudar en el proceso de toma de decisiones de las organizaciones. El objetivo de la unidad es proporcionar la capacidad de utilizar software estadístico comercial para analizar e interpretar datos comerciales de la vida real, y así equipar a los estudiantes con un enfoque estructurado para usar datos para identificar información significativa y útil para fines de análisis empresarial.

  • Fundamentos de la inteligencia empresarial [10%]: qué es la inteligencia empresarial, qué es información / datos útiles, información / información estructurada / no estructurada, manejar grandes cantidades de datos recopilados de las operaciones comerciales, dar / usar datos comerciales de la vida real como ejemplos.
  • Técnicas estadísticas que tienen una aplicación de inteligencia empresarial de la vida real [90%]
    • Selección de variables: se utiliza para ayudar a comprender las relaciones entre variables dependientes e independientes, para seleccionar los mejores datos / transformaciones para los objetivos.
    • Análisis multivariado de varianza, análisis discriminante, análisis de componentes principales, agrupación de variables, análisis factorial.
    • Previsión: se utiliza para predecir y estimular la demanda.
    • Análisis de series de tiempo, metodología de Box-Jenkins, modelos de regresión con errores autocorrelacionados, análisis de intervención y análisis de valores atípicos. ARCH / GARCH Modelado.

Proyecto de análisis de datos

Cada proyecto individual investigará un problema de análisis de datos desafiante pero limitado.

El proyecto implicará realizar un proceso de análisis de datos de extremo a extremo que incluye, recopilación de datos, formulación de una o más preguntas sobre los datos, pasos típicos de preprocesamiento (por ejemplo, limpieza, transformación y exploración), análisis, aplicación de métodos de aprendizaje automático, modelado, visualización, interpretación y evaluación de si los modelos son significativos y relevantes para el campo. Se requerirá que los estudiantes demuestren una comprensión del diseño experimental, incluida la validación y evaluación de modelos utilizando métodos estadísticos apropiados.

El proyecto implicará un trabajo de experimentación práctica sobre datos en vivo. El proyecto también puede implicar una implementación práctica. El proyecto le brindará la oportunidad de desarrollar habilidades prácticas y analíticas independientes utilizando métodos y técnicas comprobados.

Los estudiantes podrán producir resultados bien fundamentados y validados dentro de los límites impuestos por la restricción de tiempo. Podrán demostrar su capacidad de investigación, pero no necesariamente podrán producir una investigación completa o realizar una contribución significativa al conocimiento. Sin embargo, se espera que examinen críticamente su trabajo y puedan ubicarlo en contexto.

A cada estudiante se le asignará un Supervisor de Proyecto del personal académico. La función principal de un Supervisor de Proyecto es ofrecer consejos generales y orientación al estudiante. Los estudiantes presentarán una propuesta a su Supervisor de Proyecto que será examinada por al menos otro miembro académico del personal.

Los seminarios de apoyo (5%), que comienzan antes del inicio del proyecto, se utilizarán para reforzar el conocimiento de los estudiantes sobre los métodos de investigación y para discutir la organización personal y la gestión del tiempo. Los estudiantes necesitan apoyo para desarrollar las comunicaciones y otras habilidades genéricas que requieren para convertirse en investigadores efectivos, para mejorar su empleabilidad y ayudarles en su progreso profesional después de completar su título. Estas habilidades pueden estar presentes al comienzo o desarrollarse durante el proyecto. Se enfatizará la necesidad de disertaciones para abordar, según corresponda, cuestiones legales, éticas, profesionales y sociales.

Los estudiantes de la maestría también asistirán a un seminario que se dedicará a examinar los problemas profesionales, legales, éticos, sociales y culturales actuales en el análisis de datos.

Como el proyecto es la parte más distintiva del estudio de posgrado, habrá un fuerte elemento de planificación del desarrollo personal, tanto durante los seminarios de apoyo como durante las sesiones de supervisión con supervisores de proyectos individuales, ya que los estudiantes están invitados a reflexionar sobre su progreso durante el ejecución y redacción de proyectos.

El estudiante, al final del proyecto, deberá presentar una disertación del proyecto y realizar un examen Viva para presentar el trabajo del proyecto, al Supervisor de Proyectos y a un Segundo Lector designado asignado por el Tutor del Proyecto.

Cuando sea apropiado, el proyecto puede llevarse a cabo con un socio de la industria (por ejemplo, empleador existente o pasantía) con la creación del sistema o la experimentación basada en el trabajo.

Posibles unidades opcionales

Gestión de datos y aprendizaje automático

El objetivo de esta unidad es desarrollar el conocimiento del alumno en las áreas de gestión de datos, incluido el procesamiento analítico en línea; arquitecturas de datos como el almacenamiento de datos y el proceso y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a los datos.

  • Descripción general de la gestión de datos [15%]: el contenido de ejemplo incluye modelado / consulta de bases de datos (relacional / noSQL), modelado de datos gráficos, aplicaciones.
  • Procesamiento analítico en línea (OLAP) [15%] - Incluyendo la representación de vistas multidimensionales de datos; Tecnologías y arquitecturas; Categorías de herramientas OLAP, Herramientas de inteligencia empresarial.
  • Almacenamiento de datos [10%] - Metodologías, arquitecturas, técnicas de modelado; Gestión de proyectos de almacenamiento de datos; El proceso de extracción, transformación y carga;
  • Descripción general del aprendizaje automático [10%]: el proceso de aprendizaje automático, Aplicaciones del aprendizaje automático.
  • Algoritmos de aprendizaje automático [50%]: por ejemplo, redes neuronales artificiales, Bayes ingenuos, árboles de decisión, agrupación, reglas de asociación, extracción de texto, sistemas difusos, aplicación, análisis y validación.

Modelado y análisis de datos

La unidad equipará a los estudiantes con habilidades y conocimientos relacionados con el manejo y análisis de datos típicamente generados por las organizaciones. A los estudiantes se les presentará el concepto de inteligencia empresarial de autoservicio y el impacto que esto tendrá en su futura carrera profesional.

El tema general de la unidad será considerar los principios centrales de la analítica empresarial: ¿cómo pueden las organizaciones dar sentido a todos sus datos? ¿Cómo se pueden aprovechar los datos para apoyar eficazmente el proceso de toma de decisiones? ¿De qué maneras se puede crear y comunicar información procesable?

Ética, seguridad y sostenibilidad

El objetivo de esta unidad es presentar a los estudiantes el área de Sistemas de Información Estratégica. El objetivo principal es comprender la naturaleza de los problemas y las cuestiones que enfrentan las organizaciones a nivel operativo y estratégico y examinar cómo los sistemas de información y la tecnología de la información ayudan a superar tales problemas.

Análisis de negocio

Las estadísticas son un elemento clave de la analítica empresarial, que abarca desde la descripción y el resumen de datos hasta el modelado avanzado de información de series transversales y de series de tiempo. Los estudiantes recibirán una base sólida en las técnicas estadísticas más utilizadas en las organizaciones modernas.

El tema general de la unidad será explorar cómo diversas técnicas estadísticas pueden ayudar a la toma de decisiones empresariales. También se considerarán los factores que impulsan la adopción y el uso continuo de la información de gestión derivada del análisis estadístico.

Programación exploratoria

Fundamentos de programación: construcciones de control, operadores, abstracción de procedimientos, E / S simple y uso de bibliotecas; Tipos de datos: tipos primitivos, constantes, variables y matrices.

Entornos de programación exploratoria: entornos de desarrollo integrado; cuadernos; bancos de trabajo; bucles de lectura-evaluación-impresión, shells interactivos

Análisis Financiero

El objetivo de esta unidad es proporcionar a los estudiantes una comprensión de las habilidades y el lenguaje en torno al análisis financiero, para demostrar ejemplos de buenas y malas prácticas, y para que los estudiantes puedan realizar análisis financieros y presentar claramente sus resultados.

Evaluación de ponderaciones y horas de contacto

10 créditos equivalen a 100 horas de estudio, que es una combinación de conferencias, seminarios y sesiones prácticas, y estudio independiente. Una calificación de Maestría generalmente comprende 180 créditos, un PGDip 120 créditos, un PGCert 60 créditos y un MFA 300 créditos. La composición exacta de su tiempo de estudio y evaluaciones para el curso variará de acuerdo con sus opciones de elección y estilo de aprendizaje, pero podría ser:

Estudiar

  • Tiempo completo: 50% de conferencias, seminarios o similares; 0% de colocación; 50% estudio independiente

Evaluación

  • A tiempo completo: 75% de cursos; 0% práctico; Examen del 25%
Información adicional sobre este curso

Se espera que los estudiantes se comporten de manera profesional y profesional cuando se encuentren en una colocación o realicen proyectos con socios externos.

Opciones de colocación

Este curso de maestría es un programa corto e intensivo, que no deja mucho espacio para la colocación. Pero hay empleadores que pueden ofrecer oportunidades de pasantías a corto plazo. Con nuestros eventos regulares de 'conocer al empleador', junto con el apoyo de nuestro equipo de carreras, estaremos allí para ayudarlo a aprovechar al máximo las oportunidades disponibles.

Departamento de Computación y Matemáticas

Nuestro Departamento de Computación y Matemáticas es una comunidad vibrante de personal y estudiantes, que se enorgullece de la colaboración interna y externa.

El departamento está comprometido con la enseñanza y la investigación que abordan los desafíos sociales a través de disciplinas como inteligencia artificial, big data, dinámica de fluidos computacional, ciberseguridad, sistemas dinámicos, Internet de las cosas, ciudades inteligentes, robótica y realidad virtual.

Matrícula

Estudiantes del Reino Unido y la UE
  • Estudiantes del Reino Unido y la UE: tarifa de tiempo completo: £ 8,500 por año. Las tarifas de matrícula serán las mismas para cada año de su curso, siempre que lo complete en el plazo normal (sin repetición de años o descansos en el estudio).
Estudiantes no pertenecientes a la UE y de la isla del canal
  • Estudiantes internacionales no pertenecientes a la UE y de Channel Island: tarifa de tiempo completo: £ 15,500 por año. Las tarifas de matrícula serán las mismas para cada año de su curso, siempre que lo complete en el plazo normal (sin repetición de años o descansos en el estudio).
Información Adicional

Una calificación de Máster generalmente comprende 180 créditos, un PGDip 120 créditos, un PGCert 60 créditos y un MFA 300 créditos. Los aranceles de matrícula seguirán siendo los mismos para cada año de estudio, siempre que el curso se complete en el marco de tiempo normal (sin repetición de años ni interrupciones en el estudio).

Los estudiantes a tiempo parcial pueden tomar un máximo de 90 créditos cada año académico.

Costes adicionales

Costos Especialistas

Todos los libros necesarios para el curso están disponibles en la biblioteca. La Universidad también cuenta con laboratorios de computadoras y un servicio de préstamo de computadoras portátiles. Sin embargo, muchos estudiantes eligen comprar algunos de los libros de texto básicos para el curso y / o una computadora portátil. Los estudiantes también pueden necesitar imprimir sus tareas y otros documentos. Los costos de impresión del campus comienzan desde 5 peniques por página. Los costos estimados son de £ 300 para una computadora portátil, hasta £ 100 por año para libros e impresión.

Costos profesionales

Los estudiantes pueden optar por unirse al BCS en cualquier momento de su estudio. No es obligatorio pero es útil. El cargo anual se identifica para cada año, también hay una opción para tomar la membresía del curso por £ 57.

Última actualización Sep 2019

Acerca del centro educativo

Manchester Met has a proud heritage dating back to 1824. We are also one of the largest universities in the UK with over 38,000 students. We have over 3,500 international students from more than 140 c ... Leer más

Manchester Met has a proud heritage dating back to 1824. We are also one of the largest universities in the UK with over 38,000 students. We have over 3,500 international students from more than 140 countries. We are ranked amongst the world’s top 200 universities under 50 years old according to the Times Higher Education Young University Rankings 2019 which is a measure of our commitment to delivering and supporting quality research and teaching. Leer menos